본문 바로가기

All88

[부스트코스] Kaggle 실습으로 배우는 데이터 사이언스 수료 www.boostcourse.org/ds116 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 안녕하세요, 에이도 입니다! 부스트코스 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 강의를 수료했습니다! 부스트코스를 알게 된지는 거의 한 4개월 정도 된 거 같은데 학교 수업과 과제하며 마음 한편에 잠시 보관하고 있었습니다. 그리고 종강을 하고 부스트캠프 1차 코딩 테스트도 본 후 잠시 시간을 내서 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 강의를 수료했습니다! 이제야 처음 수료라니..! 핫.. 민망합니다 부스트코스 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 강의는 위의 보시는 것과 같이 오티 -> Ch.1 캐글을 만나보자 -> Ch.2 설문조사 분석과 시각화 -> Quiz 1 -.. 2020. 12. 24.
[부스트코스] 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 - 자전거 수요예측/ 다양한 모델 사용해 상위 5%이내 점수 얻기 클론 실습 안녕하세요, [부스트코스] 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스의 chapter 3 자전거 수요 예측의 마지막 강의인 다양한 모델 사용해 상위 5%이내 점수 얻기 실습내용 정리입니다! 강의 내용과 실제 코드 구현과 조금 차이가 있어 조금 수정하였습니다! www.boostcourse.org/ds116/lecture/57571 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 부스트코스 강의 링크입니다! 처음에는 필요한 모듈을 import하고, 쥬피터 노트북 안에서 그래프 이용과 ggplot 사용, 폰트 문제 해결 위해 추가적 설정까지 했습니다. import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl im.. 2020. 12. 24.
[부스트코스] 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 안녕하세요? 에이도입니다! 이 퀴즈는 저번에 챕터인 설문조사 분석과 시각화의 다음 챕터 CHAPTER 3. 자전거 수요 예측 Quiz 2 퀴즈 정답입니다!! 모두 밑에 정답 참고하셔서 부드러운 수강 진행 하시길 바랍니다 :) 감사합니다 :) 2020. 12. 24.
[Kaggle] 캐글 첫 Commit www.boostcourse.org/ds116/lecture/57570 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 부스트코스 - 캐글 실습으로 배우는 데이터 사이언스 강좌를 들으면서 직접 클론 코딩을 진행했습니다. 그리고 완성된 모델을 가지고 저도 캐글에 처음으로 commit을 진행해 보았습니다! 어렵게만 느꼈던 캐글에서 직접 데이터 set을 다운로드하고 모델링해보며 한번 두번해보면 혼자서도 할 수 있겠다 라는 자신감이 생겼습니다! 혹시 캐글에 관심 있으신 분들 중에 아직 어떻게 해야할지 모르신다면, 위의 부스트코스 강의를 수강하시고 따라 해서 직접 참가해보시는 접근도 굉장히 좋은 경험이 될 것이라고 생각합니다! 👏👏 -Submission 2020. 12. 23.
[프로그래머스] Lv.1 - 예산 (Python) Sol1) d를 오름차순으로 정렬합니다. 예산이 적은 부서일수록 index가 낮기 때문에 index가 0인 부서부터 예산을 할당합니다. 예산을 할당하면, 그 부서는 pop으로 빼고, answer(예산 할당 부서의 수)을 1 추가합니다. def solution(d, budget): answer = 0 d.sort() while budget > 0: if budget - d[0] >=0 : budget -= d.pop(0) answer += 1 else: return answer return answer print(solution([1,3,2,5,4],9)) [out] 3 하지만 저는 런타임 에러를 마주했습니다..! Sol2) def solution(d, budget): answer = 0 while bud.. 2020. 12. 21.
[Python] Sort() , sorted() 정렬 함수 정렬 간단한 오름차순 정렬 sorted() 함수를 호출하면 됩니다. 새로운 정렬된 리스트를 반환합니다. 처음 A, B 리스트가 주어졌을때, A.sort() 는 기존 리스트 자체를 정렬하는 함수입니다. A = A.sort()를 출력시, None을 출력합니다. 따라서 기존 리스트를 유지하고 싶다면, 새로운 변수에 할당해야합니다. B1 = sorted(B) 를 사용해야합니다. A = [9,8,5,6,41] B = [9,8,5,6,41] A.sort() print(A) A1 = A.sort() print(A1) B1 = sorted(B) print(B1) [out] [5, 6, 8, 9, 41] None [5, 6, 8, 9, 41] 오름차순과 내림차순 reverse = True 사용 A = [9,8,5,6,4.. 2020. 12. 20.
[부스트캠프] BAT(BoostCamp AI Test) 준비 및 후기 안녕하세요 에이도입니다! 저는 부캠 자소서, BAT 테스트를 준비하면서 기말고사 및 대체 과제 제출까지 저번주 이번주는 정말 밀도 높은 시간을 보냈습니다.🏃‍♂️ 2020/12/01 - [Make the Learning Curve/부스트캠프] - [부스트캠프] AI Tech 설명회 후기 [부스트캠프] AI Tech 설명회 후기 안녕하세요 에이도입니다! 이번 부스트캠프 - AI Tech에 지원하기위해 현재 배우고있는 데이터사이언스, 인공지능개론, 확률과통계등을 포스팅하기 위해 노력하고있습니다! (블로그 포스팅이 너 lheon.tistory.com 그러던 중 너무 감사하게 부스트캠프 AI tech 설명회 후기 이벤트에 당첨이 되었습니다.🎉🎉 이 기쁨을 가지고 이번주, 부스트캠프 자소서 제출과 BAT시험까지 .. 2020. 12. 19.
[알고리즘] 선택 정렬 선택 정렬 : 매번 조건에 맞게 선택하는 알고리즘 ex) 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고, 그 다음 작은 데이터를 선택해 앞에서 두번째 데이터와 바꾸는 과정 등 array = [6,8,0,1,3,5,74,3,7,85,36] for i in range(len(array)): currrent_index = i for j in range(i+1,len(array)): if array[currrent_index] > array[j]: currrent_index = j if array[i] != array[currrent_index]: array[i], array[currrent_index] = array[currrent_index], array[i], print(array) print(.. 2020. 12. 18.
[CNN] CNN을 이용한 MNIST-3 // MNIST Predict 2020/12/18 - [2020/데이터사이언스(DL,ML)] - [CNN] CNN을 이용한 MNIST-1 // MNIST 이해 및 데이터 확인 [CNN] CNN을 이용한 MNIST-1 // MNIST 이해 및 데이터 확인 1) MNIST 데이터베이스란? MNIST 데이터베이스 (Modified National Institute of Standards and Technology database)는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝.. lheon.tistory.com 2020/12/18 - [2020/데이터사이언스(DL,ML)] - [CNN] CNN을 이용한 MNIST-2 // 모델링 [CNN] CNN을 이용한 MNIST-2 // 모델링 2020/12/.. 2020. 12. 18.
[CNN] CNN을 이용한 MNIST-2 // 모델링 2020/12/18 - [2020/데이터사이언스(DL,ML)] - [CNN] CNN을 이용한 MNIST-1 // MNIST 이해 및 데이터 확인 [CNN] CNN을 이용한 MNIST-1 // MNIST 이해 및 데이터 확인 1) MNIST 데이터베이스란? MNIST 데이터베이스 (Modified National Institute of Standards and Technology database)는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝.. lheon.tistory.com 1. 이미지 데이터 (X 데이터)를 3차원 데이터로 reshape CNN의 foramt에 맞추기 위해서 3차원으로 바꿔야 합니다. (가로, 세로, 채널) => 3차원 이 차원은 2차원이기 .. 2020. 12. 18.
[CNN] CNN을 이용한 MNIST-1 // MNIST 이해 및 데이터 확인 1) MNIST 데이터베이스란? MNIST 데이터베이스 (Modified National Institute of Standards and Technology database)는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝하기 위해 일반적으로 사용된다. 이 데이터베이스는 또한 기계 학습 분야의 트레이닝 및 테스트에 널리 사용된다. NIST의 오리지널 데이터셋의 샘플을 재혼 합하여 만들어졌다. 개발자들은 NIST의 트레이닝 데이터셋이 미국의 인구조사국 직원들로부터 취합한 이후로 테스팅 데이터셋이 미국의 중등학교 학생들로부터 취합되는 중에 기계 학습 실험에 딱 적합하지는 않은 것을 느꼈다. 게다가 NIST의 흑백 그림들은 28x28 픽셀의 바운딩 박스와 앤티 엘리어싱.. 2020. 12. 18.
[Neural Network] 신경망의 기원 Neural Network의 역사와 기술적 발전과 연구 (feat. 고냥이) 1958년에서 1959년, 데이비드 H. 허벨(David H. Hubel)과 토스텐 위젤(Torsten Wiesel)은 시각 피질의 구조에 대한 결정적인 힌트를 얻은 고양이 실험을 진행했습니다. 고양이가 어떤 자극을 보았을 때 시각적 신경이 어떻게 전달되는지 실험을 통한 증명을 했습니다. 처음 두 눈으로 관찰 했을때는 간단한 simple cells이 자극이 되어 다음 셀로 전달이 됩니다. 그다음 조금 더 복잡한 Cell에서 자극을 받은 정보를 모두 받고, 또 다음 Cell로 전달하여 더 복잡한 Cell에서 인식하게 합니다. 최종적으로는 이렇게 전달된 많은 복잡한 정보들을 통해 "사물을 인식한다."라는 것을 실험을 통해 증명하였습.. 2020. 12. 18.

티스토리툴바